GZA Ziekenhuizen gebruikt contrastmammografie en artificiële intelligentie (AI) om borstkanker beter op te sporen
Borstkanker is het meest voorkomende type kanker bij vrouwen. In de opsporing, behandeling en opvolging van borstkanker speelt mammografie een belangrijke rol. Röntgenfoto’s zijn echter niet altijd even nauwkeurig: hoe hoger de densiteit of dichtheid van het klierweefsel in de borst, des te moeilijker wordt het om een mammografie te interpreteren. Om de nauwkeurigheid daarvan te verbeteren, maakt GZA Ziekenhuizen gebruik van twee nieuwe technieken: contrastmammografie en artificiële intelligentie (AI).
Tumor beter zichtbaar door contrastmiddel
Als eerste in Antwerpen gebruiken de radiologen van GZA Ziekenhuizen contrastmammografie voor de opsporing van borstkanker (ook wel CEM: contrast-enhanced mammography). Ten opzichte van een klassieke mammografie laat die techniek toe om met meer zekerheid een borsttumor uit te sluiten en daarnaast, in geval van een tumor, de omvang ervan en eventuele meervoudige letsels beter te beoordelen.
Radioloog Aljosja De Schepper legt uit:
“Bij CEM gebruiken we een jodiumhoudend contrastmiddel. Daardoor kleurt de tumor aan, waardoor die beter zichtbaar wordt in dicht klierweefsel. Die techniek werd tot nu toe ook al gebruikt bij andere onderzoeken, zoals CT- of MRI-scans, om bepaalde organen of weefsels beter zichtbaar te maken. Voor de patiënt zelf verloopt het onderzoek net zoals een routinemammografie. Het enige verschil is dat er, enkele minuten voor het maken van de foto’s, contrastvloeistof wordt ingespoten via een bloedvat in de elleboogplooi.”
Sneller duidelijkheid
Contrastmammografie heeft een hoge negatieve predictieve waarde (NPV). Met andere woorden: als deze techniek geen afwijkingen toont, is de kans dat er een borsttumor aanwezig is nagenoeg onbestaande.
Radioloog Anja Bernaerts:
“We gebruiken CEM momenteel na een afwijkende screeningsmammografie bij het gratis bevolkingsonderzoek. Daardoor krijgt de patiënt veel sneller uitsluitsel of er al dan niet een afwijking is en is er geen ander bijkomend onderzoek nodig. Ook bij patiënten met bewezen lokaal gevorderde borsttumoren gebruiken we CEM. Niet alleen laat dat toe om de omvang van de tumor beter af te lijnen, maar ook om de aanwezigheid van meervoudige letsels beter te beoordelen. Zo kunnen we ook het effect van de behandeling – chemotherapie en bestraling – op een efficiënte manier opvolgen.”
Vrouwen met veel dicht borstklierweefsel, hebben een matig verhoogd risico op borstkanker. CEM kan in dat geval tumoren makkelijker en sneller aantonen. De radiologen van GZA Ziekenhuizen hopen daarom in de toekomst deze nieuwe techniek ook te kunnen uitbreiden naar deze groep van patiënten.
AI-software visualiseert risicozones
Naast contrastmammografie, doen de radiologen van GZA Ziekenhuizen sinds kort ook beroep op artificiële intelligentie (AI) om borstkanker beter te kunnen opsporen. Deze revolutionaire software ondersteunt de radioloog bij het interpreteren van de mammografie en reduceert in belangrijke mate de werkbelasting.
Radioloog Aljosja De Schepper:
“Gezien het groot medisch belang bij de opsporing van borstkanker, worden bij GZA Ziekenhuizen alle mammografieën gelezen door twee onafhankelijke gecertifieerde radiologen. Dat maakt de tijdsinvestering en werkbelasting op dit moment erg hoog. AI zorgt enerzijds voor tijdswinst, maar anderzijds ook voor nauwkeurigere detectie van borstkanker. Zo duidt de software op de beelden duidelijk de risicozones aan voor borstkanker, met weergave van een risicopercentage. Bijkomend zorgt AI voor een betrouwbare meting van het densiteitstype van de borst en wordt er een ‘heat-map’ gegenereerd op de mammografiebeelden, die de risicozones duidelijk visualiseert. Dat maakt de techniek heel toegankelijk voor de radioloog én de aanvragende arts.”
Tijdswinst investeren in taken met menselijke interactie
GZA Ziekenhuizen gebruikt AGFA HealthCare’s RUBEE AI Lunit INSIGHT software. Lunit MMG Insight werd ook gebruikt in een Zweedse studie die recent gepubliceerd werd in The Lancet Digital Health. De studie vergelijkt in een grote groep patiënten de leesresultaten van mammografieën door twee onafhankelijke radiologen met de leesresultaten door één radioloog ondersteund door de AI-software. Bij de lezing door één radioloog ondersteund door AI bleek er een verhoogde kankerdetectie van 4 % en een halvering van de tijdinvestering te zijn.
Radioloog Anja Bernaerts:
“In deze introductiefase van AI doen we nog steeds beroep op twee radiologen, maar we hopen in de toekomst de tweede lezing van de beelden volledig door AI te laten overnemen. Dat zou een belangrijke meerwaarde zijn op het gebied van kankerdetectie én tijdbesteding: de gewonnen tijd is waardevolle tijd die je als radioloog kan investeren in andere taken die niet geautomatiseerd kunnen worden en waarbij menselijke interactie belangrijk blijft.”
De software wordt ingezet ter ondersteuning van de arts en zal die dus nooit volledig vervangen: een radioloog blijft vereist voor de validatie van de AI-bevindingen. De nieuwe techniek brengt geen meerkost voor patiënten met zich mee.
